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Le déploiement des infrastructures d’IA n’est pas simplement une version élargie de l’explosion d’Internet ; il s’agit d’un projet fondamentalement différent, qui consiste à construire le substrat de l’intelligence plutôt que celui de la communication, et Mike Volpi estime que sa valeur économique pourrait à terme excéder celle générée par Internet. S’exprimant de son point de vue d’ancien cadre de Cisco, qui a orchestré une grande partie des fusions et acquisitions de l’entreprise à la fin des années 1990, Volpi confie à a16z que « l’histoire ne se répète pas, mais elle rime certainement ». Si la fin des années quatre-vingt-dix était définie par le déploiement de la fibre et l’augmentation de la bande passante, le déploiement actuel se définit par les GPU, les centres de données et la demande quasi infinie en jetons (tokens) d’IA. a16z présente ce moment comme « le monde de Jensen », où l’offre est limitée par la fabrication de semi-conducteurs et où chaque puce disponible est déjà réservée, et pourtant Volpi reste convaincu que les actifs sous-jacents s’avéreront durables, même si les propriétaires actuels ne le sont pas.

L’ampleur des capitaux en jeu marque la divergence la plus nette entre les deux époques. a16z souligne que l’explosion d’Internet n’a consommé qu’une infime fraction du PIB, tandis que l’infrastructure de l’IA en absorbe désormais environ 2 % — soit un ordre de grandeur supérieur. Volpi anticipe une correction économique, notant que beaucoup des quelque deux cents « Néo-clouds » possèdent des bilans fragiles et ne survivront pas intacts. Cependant, il établit un parallèle direct avec les câbles à fibre optique des années quatre-vingt-dix : les entreprises qui les posaient faisaient souvent faillite, mais les câbles eux-mêmes n’étaient jamais inutiles, ils étaient simplement exploités par d’autres. Une dynamique similaire se joue avec la puissance de calcul (compute). Volpi observe que la durée de vie utile des GPU défie les premières prévisions ; les puces Hopper d’il y a quatre ans étaient jugées presque obsolètes, mais la rareté et l’efficacité logicielle les maintiennent à des tarifs de location plus élevés que prévu, rendant par inadvertance ces actifs plus faciles à financer que ne le supposinaient leurs modèles économiques originaux.

L’architecture réseau apparaît comme une autre ligne de fracture critique. a16z note que l’industrie évolue : on ne considère plus une puce ou une carte comme l’unité minimale d’infrastructure, mais on traite un rack entier, voire un centre de données complet, comme un système unique. Volpi explique que le trafic lié à l’IA est hautement prévisible et utilisé de manière constante, contrairement au trafic stochastique et par rafales (bursty) de l’Internet primitif. Cette prévisibilité remet en question la pertinence des commutateurs de paquets intelligents et coûteux d’aujourd’hui, conçus pour gérer des modèles d’arrivée aléatoires. Il suggère que le réseautage des futurs centres de données pourrait ressembler à la commutation de circuits ou au multiplexage temporel, créant un dilemme de l’innovateur classique : les acteurs historiques, comme son ancien employeur, ne peuvent pas simplifier leurs commutateurs coûteux de manière rentable, tandis qu’un nouvel entrant, libéré de l’architecture héritée (legacy), pourrait construire quelque chose de radicalement moins cher. La conception des TPU de Google, qui traite la machine entière comme un seul système, constitue le modèle existant le plus proche.

La conversation se tourne vers les fusions et acquisitions (M&A), où Volpi décortique la stratégie qui a fait de Cisco une machine à acquisitions. Son équipe était minuscule — moins de dix personnes du côté des transactions — soutenue par un groupe centralisé de gestion de projet d’intégration qui imposait des processus reproductibles. Volpi souligne que les entreprises réussissent les processus mais échouent lors des événements ponctuels ; ainsi, Cisco a standardisé ses acquisitions au point de pouvoir « changer le logo » d’un produit acheté et l’intégrer immédiatement grâce aux protocoles de réseau ouverts. La plupart des transactions étaient basées sur des fonds propres et leur prix représentait moins de quatre ou cinq pour cent de la capitalisation boursière de Cisco, et environ la moitié du chiffre d’affaires de l’entreprise provenait finalement des acquisitions. Le mode d’échec est survenu plus tard avec de grandes entreprises aux cultures ancrées, comme Scientific Atlanta, où l’intégration partielle s’est avérée désastreuse. Appliqué à NVIDIA, Volpi qualifie l’acquisition de Mellanox de géniale, exprime une certaine incertitude concernant des transactions comme Hugging Face, mais soutient que la position actuelle de NVIDIA sur le marché lui confère l’optionnalité nécessaire pour prendre des risques. Il soutient également que les efforts de NVIDIA pour financer des alternatives aux hyperscalers dominants sont finalement vains, car les industries axées sur l’économie d’échelle se consolident naturellement autour de quelques acteurs — tout comme Intel a été désintermédié lorsque les hyperscalers ont commencé à concevoir leurs propres puces.

Sur la question de la sortie des fondateurs et de la conception de puces, Volpi offre des conseils tout aussi directs. Il explique aux PDG de son portefeuille qu’une décision de sortie repose généralement sur trois issues : vendre une entreprise en difficulté, conserver une entreprise gagnante, ou naviguer dans le cas intermédiaire (tweener) où la motivation du fondateur devient le facteur décisif. Si un fondateur a perdu sa passion, vendre est rationnel ; si l’entreprise peut encore être multipliée par dix, conserver ses parts est préférable à un simple doublement. Il encourage les fondateurs à maintenir un dialogue constant avec leurs concurrents et acquéreurs potentiels, suggérant un ou deux cafés par semaine avec des dirigeants de NVIDIA, Amazon ou OpenAI comme mécanisme de « collecte d’intelligence inversée », et insiste sur le fait que chaque PDG devrait connaître le numéro de portable de ses concurrents directs. Concernant les puces, Volpi soutient que la diversité des modèles — FP4 contre FP8, mélange d’experts (mixture-of-experts), variation du nombre de paramètres — imposera une diversité de puces, l’intensité du raisonnement stimulant la demande pour la bande passante mémoire et les architectures de DRAM 3D. Il reste sceptique quant aux interconnexions optiques à l’intérieur des serveurs en raison de leur sensibilité thermique, préférant le cuivre pour la montée en charge (scale-up), tout en reconnaissant que l’optique dominera les connexions d’extension (scale-out) entre les racks.

Volpi conclut en expliquant pourquoi il est sorti de sa retraite pour lancer Hanabi Capital. Il décrit cette époque comme la plus fascinante intellectuellement de sa carrière, une ère qui exige une pensée systémique transversale entre des domaines qui semblaient autrefois sans lien — comprendre, par exemple, comment la lumière se concentre sur un miroir Zeiss en lithographie EUV peut déterminer les performances d’un chatbot.</

Lui et a16z s’accordent sur le fait que l’interconnexion de ces couches crée une incertitude énorme, mais aussi la possibilité de bâtir des entreprises pesant des milliers de milliards de dollars, faisant de ceci non pas un simple cycle de plus, mais potentiellement la plus grande opportunité d’infrastructure de leur vie.

Principaux thèmes de discussion

L’essor d’Internet contre le déploiement de l’IA : échelle, finalité et capital

a16z et Volpi posent très tôt l’analogie centrale : les deux époques ont impliqué des déploiements massifs d’infrastructures portés par des technologies transformatrices, mais l’unité économique en construction a changé. À la fin des années 1990, Cisco et ses pairs bâtissaient la communication — bande passante, fibre et la tuyauterie de l’internet. Aujourd’hui, l’industrie bâtit l’intelligence — calcul, modèles et génération de jetons. Volpi soutient que la valeur économique de l’intelligence est probablement supérieure à celle de la communication, ce qui explique pourquoi l’infrastructure de l’IA absorbe environ deux pour cent du PIB, contre l’infime fraction déployée lors de l’essor d’Internet. a16z souligne que le marché total adressable est tout simplement plus vaste, et Volpi abonde dans ce sens, suggérant que l’opportunité sous-jacente à ce déploiement pourrait finalement être encore plus grande que celle de l’essor d’Internet, même si la propriété de cette infrastructure devait être redistribuée.

Propriété des actifs, rareté et correction inévitable

Un thème récurrent est la distinction entre l’utilité d’un actif et la pérennité de l’entreprise qui le détient. Volpi prédit une correction économique sur le marché de l’IA, notant que de nombreux « néo-clouds » ont des bilans fragiles et feront faillite. Cependant, il insiste sur le fait que les actifs sous-jacents — cycles de calcul, centres de données et GPU — resteront utiles sur une longue période, tout comme les câbles de fibre optique ont survécu aux entreprises de télécoms qui les avaient posés dans les années 1990. La contrainte dominante aujourd’hui n’est pas la demande, que Volpi décrit comme quasi infinie, mais l’offre, plus précisément la capacité de fabrication de semi-conducteurs. Étant donné que les anciennes générations de GPU continuent de commander des tarifs de location élevés malgré leur âge, la durée de vie effective des actifs s’étend au-delà des prévisions initiales, ce qui améliore leur capacité de financement mais signifie aussi que le marché risque de rester tendu pendant les prochaines années.

Repenser le réseau des centres de données pour des charges de travail prévisibles

Le dialogue s’oriente vers la couche physique de l’infrastructure de l’IA, où a16z observe que l’industrie passe de la puce ou de la carte comme unité minimale à des baies entières, voire des centres de données complets. Volpi oppose les schémas de trafic de l’IA à ceux de l’internet de la première heure : les charges de travail de l’IA, particulièrement en phase d’entraînement, sont prévisibles, constantes et pleinement utilisées, tandis que les réseaux hérités étaient conçus pour des arrivées stochastiques et par rafales. Cette prévisibilité rend les commutateurs de paquets à multiplexage statistique coûteux d’aujourd’hui surdimensionnés pour la tâche. Volpi voit une opportunité pour un nouvel entrant d’introduire des architectures plus simples, de type circuit ou à multiplexage temporel, qui supposent une utilisation totale — un dilemme classique de l’innovateur pour les acteurs établis qui profitent de commutateurs intelligents et complexes. L’architecture TPU de Google, qui traite le système entier comme une unité optimisée, est présentée comme l’exemple type de cette approche systémique.

La machine de F&A de Cisco et ses leçons pour NVIDIA

Volpi détaille les mécanismes organisationnels qui ont permis à Cisco de faire des fusions-acquisitions (F&A) près de la moitié de son chiffre d’affaires : une équipe de transaction de moins de dix personnes, un groupe distinct de gestion de projet d’intégration, des processus reproductibles et une préférence pour les transactions basées sur des fonds propres évaluées à moins de cinq pour cent de la capitalisation boursière. Comme le réseautage repose sur des protocoles ouverts, Cisco pouvait acquérir une entreprise de commutation et simplement « changer l’étiquette », en l’intégrant immédiatement à sa force de vente. Les grandes acquisitions culturellement distinctes comme Scientific Atlanta ont échoué car l’intégration partielle ne fonctionne pas. Appliqué à NVIDIA, Volpi qualifie l’acquisition de Mellanox de génie stratégique tout en restant agnostique sur les autres transactions. Il note également le désir de NVIDIA d’éviter le sort d’Intel — être désintermédié par les hyperscalers — mais soutient qu’il est futile de financer des dizaines de fournisseurs de cloud alternatifs, car les industries axées sur l’échelle finissent inévitablement par se consolider autour d’une poignée d’acteurs dominants.

Sorties de fondateurs, intelligence compétitive et avenir du silicium pour l’IA

Dans le dernier volet thématique, Volpi conseille les fondateurs sur le moment où vendre et sur la manière de concevoir le silicium. Les décisions de sortie dépendent de la motivation du fondateur et de la capacité de l’entreprise à multiplier sa valeur par dix plutôt que de simplement la doubler. Il encourage les PDG à maintenir un contact régulier et informel avec leurs concurrents et d’éventuels acquéreurs — non pas pour se mettre en vente, mais comme mécanisme de collecte de renseignements — et à connaître les numéros de téléphone portables des PDG rivaux. Côté matériel, il lie directement l’architecture des puces à l’architecture des modèles : l’intensité du raisonnement augmente le nombre de paramètres et les besoins en cache KV, ce qui exige une bande passante mémoire accrue et favorise la DRAM 3D et le collage hybride de cuivre. Il se montre sceptique quant aux interconnexions optiques à l’intérieur des serveurs en raison de leur sensibilité thermique, préférant le cuivre pour les connexions d’augmentation d’échelle (scale-up), tout en reconnaissant que l’optique est inévitable à l’échelle des baies.

Aperçus surprenants

• Les actifs GPU s’avèrent bien plus durables que prévu ; les puces Hopper d’il y a quatre ans étaient jugées proches de l’obsolescence, mais la rareté et l’efficacité logicielle les maintiennent à des tarifs de location plus élevés que prévu initialement.


• Contrairement à la fin des années 1990, lorsque d’énormes quantités de bande passante restaient inutilisées après le krach des télécoms, il n’existe pratiquement plus de GPU inutilisé aujourd’hui ; chaque cycle est absorbé par la demande.


• Le déploiement de l’IA consomme environ deux pour cent du PIB, éclipsant la faible fraction du PIB investie dans les infrastructures Internet lors de l’essor des années 1990.

Points clés à retenir

• Les investisseurs en infrastructure devraient parier sur la durabilité de l’actif sous-jacente (calcul ou fibre) plutôt que sur la longévité de l’exploitant actuel, en anticipant un remaniement de l’actionnariat après toute correction de marché.


• Les développeurs d’applications IA devraient adopter des routeurs de modèles pour orienter les charges de travail vers le niveau de prix de token le plus bas répondant aux exigences de performance, plutôt que de se rabattre systématiquement sur le modèle *frontier* le plus coûteux.


• Les architectes de centres de données devraient repenser les conceptions réseau pour un trafic IA prévisible à haute utilisation, en explorant des architectures à commutation de circuits ou par répartition dans le temps (TDM) plutôt que des commutateurs à paquets stochastiques surdimensionnés.


• Les acquéreurs devraient institutionnaliser des processus d’intégration de fusions-acquisitions (M&A) reproductibles plutôt que de traiter chaque transaction comme un événement ponctuel, et devraient éviter l’intégration partielle de grandes entreprises aux cultures distinctes.


• Les fondateurs devraient maintenir un contact régulier et informel avec leurs concurrents et acquéreurs potentiels — un ou deux cafés par semaine — afin de recueillir des informations sans donner l’impression de mettre l’entreprise en vente.


• Les fondateurs envisageant une sortie (*exit*) devraient évaluer rigoureusement leur propre motivation et la capacité de l’entreprise à multiplier sa valorisation par dix (*ten-X*) à partir d’ici ; la perte de la « flamme » du fondateur est un signal fort de vente.


• Les fondateurs de startups de puces devraient aligner l’architecture du silicium directement sur celle du modèle, en privilégiant la bande passante mémoire et la DRAM 3D pour les charges de travail intensives en raisonnement, plutôt que la simple puissance de calcul brute.


• Les allocateurs de capital devraient considérer la capacité de fabrication des semi-conducteurs comme la contrainte principale de la croissance de l’infrastructure IA et la surveiller en tant qu’indicateur avancé de la tension de l’offre.


• Les acteurs établis du secteur de la mise en réseau devraient reconnaître que la simplification des commutateurs pour le trafic IA prévisible menace leur activité historique à fortes marges, créant ainsi une opportunité pour les nouveaux entrants (*disruptors*) libérés des architectures héritées (*legacy*).


• Les PDG des entreprises en portefeuille devraient dès maintenant se construire un réseau personnel avec les PDG rivaux, car disposer de lignes de communication directes devient crucial en période de stress sectoriel ou d’intérêt pour une acquisition.